• 人工智能

    Dan Klein
    • Dan Klein副教授 加州大学伯克利分校计算机科学
    • edX     由edX联盟高校提供

    简介...页搜索到网络游戏,人工智能在人们的生活中随处可见。人工智能为你确定驾驶方向,过滤垃圾邮件,让你在拍照时可以聚焦人脸。人工智能...

  • AWS人工智能系列课程(进阶课程)

    自主模式 计算机学科
    王宇博
    • 王宇博AWS 资深产品拓展经理 亚马逊 AWS
    • $可随时加入
    • g2280人
    • 7课件全部开放

    简介...S云计算对于AI的影响及改变 2. AWS上的人工智能和深度学习 3. AWS人工智能...

    章节...及改变 (下) 第二章 AWS 上的人工智能和深度学习 2.1 AWS 上的人工智能和深度学习(上) 2.2 AWS 上的人工智能...

  • 微软人工智能概览

    自主模式
    洪小文
    • 洪小文微软公司资深副总裁 MicrosoftX
    • $可随时加入
    • g375人
    • 7课件全部开放

    简介...bsp;人工智能系列公开课的开篇,洪小文博士将为大家介绍微软研究院最新AI成果,微软在Azure 公有云中围绕人工智能...

    章节第一章 1.1 微软人工智能概览 I 1.2 微软人工智能概览 II 1.1 微软人工智能概览 I

  • 人工智能(自主模式)

    自主模式 计算机学科
    罗会兰
    • 罗会兰教授 江西理工大学信息工程学院
    • $可随时加入
    • g6046人
    • 7课件全部开放

    简介... 特色:人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时,面对计算机科学与技术硕士研究生,是一门专业必修课。由于人工智能...

    章节...论 1.1 人工智能概念 1.2 什么是理性智能体 第二章 无信息搜索策略 2.1.1问题求解智能体 1.1 人工智能...

  • 微软人工智能 – 服务和API

    自主模式
    丁煜恒
    • 丁煜恒微软(中国)创新技术合作事业部技术顾问 MicrosoftX
    • $可随时加入
    • g240人
    • 7课件全部开放

    简介 课程简介: 微软已将基于机器学习,全球最领先的人工智能技术通过简单、易用的服务和 API 开发出...

    章节第一章 1.1 微软人工智能服务和 API 概览 第二章 2.1 微软认知服务 – 视觉 API 2.2 微...

  • 微软人工智能 – 深度学习框架和工具

    自主模式
    王井东
    • 王井东资深研究员 微软亚洲研究院
    • $可随时加入
    • g872人
    • 7课件全部开放

    简介...pache Spark 微软机器学习 8.     人工智能...

    章节3.4 Apache Spark 微软机器学习 第四章 4.1 人工智能技术在医疗健康问答系统中的应用案例解析 4...

  • 人工智能前沿系列课程

    微软亚洲研究院

    简介 本课程中,微软亚洲研究院的研究员们将带来人工智能研究前沿知识,包括多媒体计算、知识挖掘与图计算、自然语言处理、以及...

    包含人工智能相关的课程:微软亚洲研究院人工智能前沿系列讲座

  • 简介 人工智能在四大热门领域的应用

    直播中
  • 简介 人工智能在四大热门领域的应用

    直播中
  • 简介 人工智能会如何改变教育?能否预知未来教育走向?

    观看回顾
  • 微软人工智能 – 数据分析平台

    自主模式
    刘士君
    • 刘士君微软(中国)创新技术合作事业部技术顾问 MicrosoftX
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    • g260人
    • 7课件全部开放

    简介...程 6.      数据案例解析- 新零售智能...

    章节...助力数据科学实现全生命周期流程 第三章 3.1 数据案例解析- 新零售智能快闪车 3.1 数据案例解析- 新零售智能...

  • 简介 人工智能在四大热门领域的应用

    直播中
  • 简介 如何让人工智能推动可视媒体计算的发展?怎样培养科技工作者?

    观看回顾
  • 简介 从机器学习到机器智能,再到机器意识,人工智能的突破在于语言?

    观看回顾
  • 大数据科学与应用系列讲座(2018春)

    随堂模式 计算机学科
    李军
    • 李军博士 清华大学自动化系
    • $
    • g4.3万人
    • V2小时/周

    简介本课程以一系列大数据讲座为主线,突出实战性,激发学生学习兴趣和动力,促进学生理论与实践相结合,启发学生技术创新。 注重结合应用实例融会贯通大数据中的理论方法和系统知识(平台、模块、工具),体会运用大数据技术解决实际问题的思路和效果。本课程兼顾信息类和非信息类学生。

    章节人工智能系统的本质功能模型 隐性智慧,显性智慧 人工智能:能与不能 人工智能的技术现状 机制主义人工智能模型 人工智能:...